Strojové učení s využitím metody transfer learning

Bc. Jan Štol

Diplomová práce

Machine learning with transfer learning method

Anotace:

Tato práce se zabývá tématy strojového učení, umělých neuronových sítí a metodou tzv. přeneseného učení (transfer learning). Jsou zde uvedeny základní modely strojového učení, popsány vybrané architektury umělých neuronových sítí, aktivační funkce nebo také použití přeneseného učení. V praktické části této práce byla využita metoda přeneseného učení a augmentace dat pro natrénování modelu umělé neuronové sítě, který umí klasifikovat české mince. V rámci této práce byla vytvořena malá datová sada obrázků českých mincí, na které byl model trénován.

Abstract:

This diploma thesis focuses on machine learning, artificial neural networks and transfer learning topics. There are mentioned basic machine learning models, selected architectures of artificial neural networks, activation functions or use of transfer learning. In the practical part of this thesis, transfer learning and data augmentation were used to train a model for Czech coins classification. A small dataset of Czech coin images was created which the model was trained on.

Klíčová slova

učení strojové, TensorFlow, umělé neuronové sítě, přenesené učení

Keywords

machine learning, artificial neural networks, transfer learning, TensorFlow

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 15. 11. 2019

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 8. 1. 2020
• Vedoucí: Ing. Karel Mls, Ph.D.
• Oponent: Mgr. et Mgr. Rafael Doležal, Ph.D.

Univerzita Hradec Králové

Fakulta informatiky a managementu

Magisterský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika